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플릿 학습
배포된 여러 로봇으로부터의 데이터와 경험을 집계하여 공유 제어정책 또는 모델을 집단적으로 개선함. 한 로봇이 새로운 시나리오를 만날 때, 학습된 적응이 플릿의 모든 로봇에 이득을 줄 수 있음. 플릿 학습은 플릿 규모에 비례하여 데이터 플라이휠을 가속화함. 과제는 데이터 이질성, 통신 대역폭, 다중 고객 배포에서의 개인정보 보호를 포함함.
배포된 여러 로봇으로부터의 데이터와 경험을 집계하여 공유 제어정책 또는 모델을 집단적으로 개선함. 한 로봇이 새로운 시나리오를 만날 때, 학습된 적응이 플릿의 모든 로봇에 이득을 줄 수 있음. 플릿 학습은 플릿 규모에 비례하여 데이터 플라이휠을 가속화함. 과제는 데이터 이질성, 통신 대역폭, 다중 고객 배포에서의 개인정보 보호를 포함함.